中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集與變化
——基于285個(gè)城市的實(shí)證研究

常瑞祥 安樹偉

中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集與變化
——基于285個(gè)城市的實(shí)證研究

常瑞祥 安樹偉

現(xiàn)有研究表明的我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)存在明顯的空間集聚特征，是基于國(guó)土空間上的城市集聚，但需作進(jìn)一步的行業(yè)細(xì)分和實(shí)證。采用空間統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法，以我國(guó)285個(gè)城市的區(qū)位空間為足跡空間，從連續(xù)空間上大規(guī)模聚集角度計(jì)算和分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的空間聚集程度和變化趨勢(shì)。結(jié)果表明：中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在空間分布上并沒(méi)有呈現(xiàn)出顯著的聚集性，沒(méi)有形成“中心—外圍”結(jié)構(gòu)；2003-2014年，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集程度提高，呈現(xiàn)集中化聚集發(fā)展趨勢(shì)，聚集經(jīng)濟(jì)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展中仍然發(fā)揮著主導(dǎo)作用；生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與其細(xì)分行業(yè)空間聚集程度的一致性較高，分布橢圓均呈“東北—西南”方向，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)聚集程度最高，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)聚集程度最低，總體呈現(xiàn)“遞增型”、“遞減型”、“穩(wěn)定型”三種變化趨勢(shì)。

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)； 空間聚集； 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

1970年代以來(lái)，世界經(jīng)濟(jì)開始從“工業(yè)經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)向“服務(wù)經(jīng)濟(jì)”，社會(huì)分工與專業(yè)化進(jìn)一步發(fā)展，服務(wù)業(yè)尤其是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)逐漸從制造業(yè)中分離出來(lái)，并在許多國(guó)家或區(qū)域內(nèi)部呈現(xiàn)出明顯的空間集聚特征。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間集聚特性對(duì)全球城市崛起、城市等級(jí)體系重構(gòu)和城市內(nèi)部空間塑造均具有重要影響(Coffey和McRae，1990[1]；Sassen，2001[2])。隨著世界經(jīng)濟(jì)服務(wù)化程度加大以及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)逐漸成為世界級(jí)城市群主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和增長(zhǎng)動(dòng)力(Illeris，1989)[3]，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間集聚也開始成為城市空間結(jié)構(gòu)調(diào)整和功能提升的主要影響因素(閻小培和許學(xué)強(qiáng)，1999)[4]。研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的聚集特征和聚集變化規(guī)律，并剖析其背后的原因和機(jī)制，不僅可以為地方政府制定產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和發(fā)展政策提供參考，而且可以引導(dǎo)各區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間結(jié)構(gòu)合理化，從而更好地為制造業(yè)發(fā)展提供服務(wù)與配套。本文分為四個(gè)部分：第一部分是研究綜述；第二部分主要介紹研究方法和數(shù)據(jù)；第三部分對(duì)我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的空間聚集程度和變化趨勢(shì)進(jìn)行計(jì)算和分析；第四部分是主要結(jié)論與相關(guān)啟示。

一 文獻(xiàn)綜述

國(guó)外學(xué)者較早關(guān)注和研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的聚集狀況。他們普遍認(rèn)為，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)大部分集中在大都市內(nèi)(Beyers，1993[5]；Coffey et al.，1996[6]；Illeris和Sjoholt，1995[7])，不同細(xì)分行業(yè)聚集程度不一樣(Bennett et al.，1999[8]；Pandit et al.，2001[9])。也有部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間布局出現(xiàn)了向大都市區(qū)周邊地區(qū)擴(kuò)散的趨勢(shì)(Gillespie和Green，1987[10]；Selya，1994[11])。

國(guó)內(nèi)學(xué)者主要從全國(guó)、區(qū)域、城市內(nèi)部三個(gè)由大到小的空間尺度分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚態(tài)勢(shì)，以及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)空間聚集的差異性。從全國(guó)尺度看，我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布具有集聚特征(胡霞，2008)[12]，并且比其他服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)出更明顯的集聚趨勢(shì)(程大中和黃雯，2005[13]；馬風(fēng)華和劉俊，2006[14]；蔡翼飛，2010[15])。但生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集并不均衡，具有地域和資源特色(張三峰，2010)[16]：直轄市的金融業(yè)、信息服務(wù)業(yè)、商務(wù)服務(wù)業(yè)和科研服務(wù)業(yè)聚集程度較高，與制造業(yè)有緊密聯(lián)系的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在東部沿海地區(qū)聚集程度較高，中西部地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)并沒(méi)有形成聚集優(yōu)勢(shì)。東部沿海省份集中分布著產(chǎn)值高、發(fā)展最快的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，形成了高值集聚區(qū)，中部地區(qū)各省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)分布較集中，產(chǎn)值較高且與東部高值區(qū)比鄰，西部地區(qū)形成了低值集聚區(qū)，各省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)值呈低值分布(吉亞輝和楊應(yīng)德，2012)[17]。總體上，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)出從東北以及中西部地區(qū)向東部沿海地區(qū)集聚的趨勢(shì)，北京、上海兩大直轄市作為集聚中心的效應(yīng)尤為明顯(盛龍和陸根堯，2013)[18]。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的不同細(xì)分行業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集特點(diǎn)也有差異。在集聚模式方面，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)與租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)屬于首位城市集聚模式，行業(yè)從業(yè)人員在規(guī)模最大城市具有明顯優(yōu)勢(shì)；科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)也在不斷向高等級(jí)城市集聚，但從業(yè)人員數(shù)量最多的首位城市與較低等級(jí)城市相比沒(méi)有顯示出特別優(yōu)勢(shì)，基本表現(xiàn)為“位序—規(guī)?！狈植寄Ｊ?；金融業(yè)分布與制造業(yè)相似，隨著城市等級(jí)降低，從業(yè)人員規(guī)模逐漸增加，在一定范圍內(nèi)表現(xiàn)出空間擴(kuò)散過(guò)程，屬于均衡分布模式(李佳洺等，2014)[19]。在集聚程度方面，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)聚集程度相對(duì)最高，金融業(yè)相對(duì)最低；信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)集聚趨勢(shì)最強(qiáng)，租賃和商業(yè)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的集聚趨勢(shì)相對(duì)最弱(盛龍和陸根堯，2013)[18]。

從區(qū)域范圍看，長(zhǎng)三角地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚特征突出，越來(lái)越向初始規(guī)模較大的城市集聚，且集聚水平高于全國(guó)平均水平(胡曉鵬和李慶科，2008)[20]。區(qū)域內(nèi)部的集聚模式有所不同，上海、浙江分別為基于內(nèi)源式產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與外源式區(qū)域分工的集聚，江蘇則呈現(xiàn)出分散化趨勢(shì)。各細(xì)分行業(yè)的聚集程度也不相同，聚集度最高的是科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)，最低的是金融業(yè)。黃繁華等(2011)[21]的研究則表明，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)，金融業(yè)，租賃和商業(yè)服務(wù)業(yè)是長(zhǎng)三角地區(qū)聚集程度較高的三個(gè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，上海、南京、杭州是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)聚集程度較高的三個(gè)城市。珠三角地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)以廣州、深圳為核心整體呈集聚發(fā)展趨勢(shì)，但中山、佛山、東莞、江門、惠州等城市則呈現(xiàn)出一定的擴(kuò)散趨勢(shì)。細(xì)分行業(yè)中集聚度最高的是房地產(chǎn)業(yè)，最低的是金融業(yè)(左連村和賈寧，2013)[22]。

從城市內(nèi)部空間看，與國(guó)際大都市相比較，北京市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)顯著的聚集特征，向郊區(qū)擴(kuò)散的趨勢(shì)并不明顯，細(xì)分行業(yè)中金融服務(wù)業(yè)主要在中心城區(qū)聚集，信息咨詢服務(wù)業(yè)在中心城區(qū)聚集的同時(shí)在近郊也呈聚集態(tài)勢(shì)，而計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)則更傾向于在近郊聚集(邵暉，2008)[23]。邱靈和方創(chuàng)琳(2013)[24]的研究表明，北京市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的聚集普遍存在，但空間集聚程度較低，金融服務(wù)業(yè)為遞增型空間集聚，商務(wù)和科技服務(wù)業(yè)為遞減型空間集聚，流通服務(wù)業(yè)為“N”形空間集聚，信息服務(wù)業(yè)為“U”形空間集聚。上海市金融服務(wù)機(jī)構(gòu)處于從聚集走向高度聚集的過(guò)程，陸家嘴金融貿(mào)易區(qū)和外灘金融集聚帶是金融服務(wù)機(jī)構(gòu)高度聚集的地區(qū)(陳躍剛和吳艷，2010)[25]。杭州生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高科技制造業(yè)集聚趨勢(shì)較為明顯(李佳洺等，2016)[26]。西安市生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)在城市內(nèi)部空間集聚度偏低，但逐漸趨于集中，且細(xì)分行業(yè)集聚程度參差不齊(薛東前等，2011)[27]。

研究結(jié)果普遍表明，我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)存在明顯的空間集聚特征，但由于研究區(qū)域范圍以及使用方法不同，對(duì)不同細(xì)分行業(yè)集聚特征研究的結(jié)論有所不同。在使用方法上，現(xiàn)有研究較多地從靜態(tài)角度，利用空間基尼系數(shù)、克魯格曼集中指數(shù)、區(qū)位熵指數(shù)、熵指數(shù)、EG 指數(shù)等對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)集聚程度進(jìn)行測(cè)算，這些方法忽略了空間區(qū)位、距離和尺度對(duì)度量空間聚集的影響；有少數(shù)學(xué)者運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和方法將距離、地理位置等空間因素納入到對(duì)集聚程度的測(cè)算中，這一方法使用較多的是Moran’s I 系數(shù)。本文使用空間統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法，以城市區(qū)位作為足跡空間，結(jié)合城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量和城市空間區(qū)位的數(shù)據(jù)組合，從連續(xù)空間上大規(guī)模聚集角度計(jì)算和分析我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的空間聚集程度和變化趨勢(shì)。該空間統(tǒng)計(jì)方法不受空間分割及空間尺度的影響，充分考慮了空間區(qū)位、空間結(jié)構(gòu)和地理范圍等對(duì)空間聚集性的影響，能夠從全局、空間的角度精確描述產(chǎn)業(yè)大規(guī)模聚集的水平和變化趨勢(shì)。

二 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)空間聚集分析

空間聚集分析來(lái)源于點(diǎn)格局分析，通常依據(jù)空間隨機(jī)試驗(yàn)，對(duì)一般空間分布的密集型進(jìn)行比較判斷，由此判定現(xiàn)實(shí)世界的空間分布是否與某種基準(zhǔn)空間分布具有顯著的差異(Kulldorff，2006)[28]。如果所用的基準(zhǔn)分布是空間完全隨機(jī)，空間聚集分析需要判斷所研究的空間分布是否是完全隨機(jī)(或者聚集)的；如果所用的基準(zhǔn)分布是一種現(xiàn)實(shí)世界的聚集空間分布，就需要判斷所研究的空間格局是否是相對(duì)聚集的?？臻g聚集是空間格局偏離空間隨機(jī)的一種狀態(tài)，一個(gè)空間格局聚集水平越高，就越遠(yuǎn)離空間隨機(jī)狀態(tài)?？臻g聚集可以分為絕對(duì)空間聚集、足跡空間聚集和相對(duì)空間聚集三種類型(趙作權(quán)，2014)[29]。本文研究屬足跡空間聚集，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法，以我國(guó)285個(gè)地級(jí)及以上城市的區(qū)位空間為足跡空間，分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)偏離其足跡空間隨機(jī)的狀態(tài)。

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓作為一種空間統(tǒng)計(jì)方法，可以通過(guò)空間分布橢圓的基本參數(shù)(中心、面積、長(zhǎng)軸、短軸、方位角)精確地解釋經(jīng)濟(jì)空間分布多方面特征(Lauren，2010[30]；Wong，1999[31])，定量描述研究對(duì)象的整體空間分布特征(趙璐和趙作權(quán)，2014a)[32]。本文基于285個(gè)城市的空間區(qū)位，將該城市對(duì)應(yīng)的地理坐標(biāo)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量作為權(quán)重，分別生成城市和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓。運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)聚集，可以排除空間分割與空間尺度對(duì)聚集的影響，能夠較為精確地描述產(chǎn)業(yè)聚集的水平及變化趨勢(shì)，識(shí)別城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)規(guī)模變化對(duì)全國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集格局的影響作用，并可以將其在空間上可視化表達(dá)(趙璐和趙作權(quán)，2014b)[33]。首先，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法以各種經(jīng)濟(jì)要素的空間區(qū)位和結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)進(jìn)行計(jì)算。假如某種經(jīng)濟(jì)要素的空間增長(zhǎng)過(guò)程是均質(zhì)的、隨機(jī)的，該要素空間分布橢圓與其空間區(qū)位橢圓差別就較?。环粗顒e則較大。通過(guò)分析要素分布橢圓與要素區(qū)位分布橢圓之間面積差異的變化，可以定量判斷和描述要素分布空間集聚變化的趨勢(shì)，如果某要素分布橢圓明顯小于其基準(zhǔn)分布橢圓，那么該要素在空間上的分布是聚集的。本文將空間聚集度定義為：

(1)

A越大，表明聚集程度越高。本文中，要素分布橢圓指生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的空間分布橢圓，基準(zhǔn)分布橢圓指285個(gè)城市的空間分布橢圓。其次，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法可以通過(guò)要素空間分布橢圓的變化，從整體上反映經(jīng)濟(jì)要素空間聚集格局的變化趨勢(shì)——是集中發(fā)展、離散發(fā)展還是穩(wěn)定發(fā)展。如果經(jīng)濟(jì)要素空間分布橢圓面積縮小，表明其呈現(xiàn)集中化聚集發(fā)展趨勢(shì)；如果空間分布橢圓面積擴(kuò)大，出現(xiàn)空間擴(kuò)張，表明其出現(xiàn)離散化聚集發(fā)展趨勢(shì)；如果空間分布橢圓面積基本保持不變，表明經(jīng)濟(jì)要素呈穩(wěn)定化聚集發(fā)展趨勢(shì)。再次，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法可結(jié)合城市產(chǎn)業(yè)規(guī)模的變化識(shí)別其對(duì)全國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集格局的影響作用，從城市產(chǎn)業(yè)規(guī)模變化的角度解釋產(chǎn)業(yè)空間聚集格局變化的原因。經(jīng)濟(jì)要素的空間分布橢圓可以劃分為橢圓內(nèi)部和外部?jī)蓚€(gè)空間，橢圓的中心及長(zhǎng)軸、短軸又將橢圓內(nèi)部空間劃分為四個(gè)子空間。分布在橢圓內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)要素是該要素空間分布的主體部分，如果分布在橢圓外部區(qū)域的經(jīng)濟(jì)要素增長(zhǎng)速度快于內(nèi)部區(qū)域的增長(zhǎng)速度，經(jīng)濟(jì)要素空間分布的橢圓面積就會(huì)變大，呈現(xiàn)出擴(kuò)張趨勢(shì)；反之，經(jīng)濟(jì)要素空間分布的橢圓會(huì)變小，呈現(xiàn)收縮趨勢(shì)。在橢圓內(nèi)部，要素空間分布橢圓的中心會(huì)朝著增長(zhǎng)速度較快的子空間方向移動(dòng)，方位角同時(shí)會(huì)相應(yīng)地沿著順時(shí)針或逆時(shí)針?lè)较蛐D(zhuǎn)。

地理要素特別是自然地理要素在一定時(shí)間尺度內(nèi)具有穩(wěn)定性(Nordhaus，2006[34]；Rappaport和Sachs，2003[35])，城市作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要載體，可以看作是“第一自然”要素作用下的經(jīng)濟(jì)足跡空間(趙璐和趙作權(quán)，2014b)[33]。因此，把城市作為足跡空間分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布與城市空間分布之間的關(guān)系及其變化，可以很好地反映足跡空間上生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的聚集狀況。如果生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布橢圓與城市空間分布橢圓相似，表明其在足跡空間上分布均衡，不存在聚集；如果兩者的分布橢圓存在明顯差別，表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)呈聚集發(fā)展態(tài)勢(shì)。

(二)空間格局相似性分析

空間格局相似性分析旨在確定兩個(gè)空間格局在中心性、展布范圍、密集性與軸線等方面的總體相似程度(趙作權(quán)，2014)[29]。鑒于每個(gè)空間格局可以用橢圓表征，那么對(duì)兩個(gè)空間格局所對(duì)應(yīng)的橢圓進(jìn)行空間疊置分析，就可以確定兩個(gè)空間格局的相似水平。設(shè)兩個(gè)空間格局的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分別為A1和A2，那么它們的相似性系數(shù)為：

(2)

A1∩A2表示兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓相交，A1∪A2表示兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓相并，S值介于0～1之間，S值越大表明空間格局相似性越大。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源

鑒于2002年之后我國(guó)地級(jí)市的行政區(qū)劃發(fā)生了較大變化，考慮研究對(duì)象的一致性和數(shù)據(jù)的可獲取性，本文主要收集2003-2014年全國(guó)285個(gè)城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的全市從業(yè)人員數(shù)量以及城市區(qū)位數(shù)據(jù)。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)從業(yè)人員數(shù)據(jù)來(lái)源于2004-2015年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，城市區(qū)位的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)從Google Earth獲取。關(guān)于空間分布的圖形及計(jì)算基于ArcGIS10.2軟件展開，空間參考為Albers投影。根據(jù)《中華人民共和國(guó)行業(yè)分類國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)》和《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十一個(gè)五年規(guī)劃綱要》對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的分類，本文生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)包括交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)六大類。

三 中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集

(一)空間聚集程度及趨勢(shì)

1.聚集程度判定

以285個(gè)地級(jí)及以上城市作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的足跡空間，其空間分布橢圓中心位于駐馬店市，橢圓面積為277.36萬(wàn)km2，長(zhǎng)半軸為1162.71km，短半軸為759.38km，方位角為23.32°。由此可見，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間分布并未出現(xiàn)明顯的空間聚集特征，沒(méi)有形成“中心—外圍”結(jié)構(gòu)，只是相對(duì)集中于城市分布橢圓的東部地區(qū)，2014年空間聚集度僅為0.094，小于同年制造業(yè)的空間聚集度0.238(圖1)。東南沿海地區(qū)是中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集的核心區(qū)域，2014年沿海地區(qū)113個(gè)地級(jí)及以上城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量占全國(guó)285個(gè)地級(jí)及以上城市的60%。同樣，以沿海地區(qū)113個(gè)城市作為足跡空間，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的空間聚集特征，2014年空間聚集度為0.129，低于制造業(yè)聚集度0.288(圖2)。但總體而言，沿海地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集度高于全國(guó)水平。

圖1 2014年中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集

圖2 2014年中國(guó)沿海地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集

2.聚集趨勢(shì)變化

2003-2014年，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集程度提高，呈現(xiàn)集中化聚集發(fā)展趨勢(shì)，聚集經(jīng)濟(jì)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展中仍然發(fā)揮著主導(dǎo)作用。以足跡空間(285個(gè)城市)分布橢圓為參照，2003年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集度為0.118，2014年為0.129。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布橢圓面積在波動(dòng)中呈下降趨勢(shì)；長(zhǎng)軸有較明顯的減小趨勢(shì)，而短軸則有小幅度增大趨勢(shì)，表明其形狀扁化程度降低；空間分布總體由東北向西南方向移動(dòng)，尤其在東北方向收縮趨勢(shì)明顯(圖3)，2003年分布中心在商丘市，2008年在周口市，2014年在周口市的南部邊界地區(qū)；方位角度數(shù)在2011年達(dá)到最小，之后又變大，表明橢圓先是逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，之后又順時(shí)針旋轉(zhuǎn)(表1)。

表1 中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集特征橢圓參數(shù)

注：中國(guó)國(guó)土空間橢圓參數(shù)來(lái)自趙璐和趙作權(quán)(2014b)[33]的研究。

通過(guò)對(duì)比2003年、2014年中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量，可以很好地解釋生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布橢圓變化的原因。首先，分布在橢圓內(nèi)部的城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員增長(zhǎng)速度快于橢圓外部區(qū)域的城市，因此生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)呈集中化聚集發(fā)展趨勢(shì)；其次，位于橢圓內(nèi)部東西方向的長(zhǎng)三角和成渝地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員增長(zhǎng)速度較快，短半軸呈增大趨勢(shì)，橢圓在東西方向擴(kuò)張；再次，位于橢圓外部東北方向的東北地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員增長(zhǎng)速度緩慢，因此橢圓東北方向收縮趨勢(shì)明顯；最后，雖然橢圓在東南方向和西南方向均存在擴(kuò)張趨勢(shì)，但位于橢圓外部東南方向的城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員增長(zhǎng)速度大于西南方向的城市，所以向東南方向擴(kuò)張趨勢(shì)大于西南方向。

圖3 2003-2014年中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)聚集變化

(二)細(xì)分行業(yè)空間聚集

總體上，我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集一致程度較高，分布橢圓均呈“東北—西南”方向(表2、圖4)。金融業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集一致性最高，空間格局相似性系數(shù)為0.922，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集一致性最低，空間格局相似性系數(shù)為0.864。細(xì)分行業(yè)之間，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)與金融業(yè)的空間聚集一致性最高，空間格局相似性系數(shù)高達(dá)0.945，兩者的橢圓分布中心相鄰分布在阜陽(yáng)市北部；房地產(chǎn)業(yè)與科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的空間聚集一致性最低，空間格局相似性系數(shù)為0.769。

表2 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)空間格局相似性系數(shù)

注：PS表示生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，PS1～PS6分別表示交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)。

從空間聚集度看，細(xì)分行業(yè)中信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)聚集程度最高，空間聚集度為0.216，其后依次是金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)聚集程度最低，空間聚集度僅為0.054；除交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)外，其余細(xì)分行業(yè)的聚集程度均高于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的聚集程度最為相近，兩者的空間聚集度分別為0.131和0.129(表3)。

表3 2014年中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)空間橢圓參數(shù)及空間聚集度

注：PS表示生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，PS1～PS6分別表示交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)。

從空間位置看，以生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布為參照，房地產(chǎn)業(yè)的分布相對(duì)靠南，橢圓中心在信陽(yáng)市；租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)相對(duì)靠東，橢圓中心在阜陽(yáng)市；科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)相對(duì)靠北，橢圓中心在周口市(圖4)。

圖4 2014年中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)空間聚集

從聚集趨勢(shì)看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)可以分為三類：交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的聚集度呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，聚集度分別從2003年的0.078、0.220下降到2014年的0.054、0.133，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)波動(dòng)較大，波動(dòng)幅度為0.288(2004年)到0.128(2011年)；信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，聚集度分別從2003年的0.155、0.062上升到2014年的0.212、0.153，房地產(chǎn)業(yè)波動(dòng)較大，波動(dòng)幅度為0.062(2003年)到0.177(2010年)；金融業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的聚集程度相對(duì)穩(wěn)定，沒(méi)有發(fā)生太大變化(圖5)。

圖5 2003-2014年中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)空間聚集度

四 結(jié)論與啟示

本文以均勻分布為判斷標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)空間統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法，將全國(guó)285個(gè)地級(jí)市的空間分布作為足跡空間，從連續(xù)空間上大規(guī)模聚集角度計(jì)算和分析了中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的空間聚集特征和聚集趨勢(shì)變化。得出如下結(jié)論：(1)以全國(guó)285個(gè)城市作為足跡空間，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間分布并未出現(xiàn)明顯的空間聚集特征，沒(méi)有形成“中心—外圍”結(jié)構(gòu)；(2)2003-2014年，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集程度提高，呈現(xiàn)集中化聚集發(fā)展趨勢(shì)，聚集經(jīng)濟(jì)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展中仍然發(fā)揮著主導(dǎo)作用；(3)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集一致程度較高，分布橢圓均呈“東北—西南”方向，除交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)外，其余細(xì)分行業(yè)的聚集程度均高于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)聚集程度最高，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)聚集程度最低，總體呈現(xiàn)“遞增型”、“遞減型”、“穩(wěn)定型”三種變化趨勢(shì)。

從上述結(jié)論可以得出一些啟示：首先，現(xiàn)有研究表明的我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)存在明顯的空間集聚特征，是基于中國(guó)大陸空間上的城市聚集，而本文以城市為足跡空間的研究則表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)并未出現(xiàn)明顯的空間聚集現(xiàn)象，這說(shuō)明，目前我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在國(guó)土空間上的顯著聚集格局可能與中國(guó)城市分布格局處于同一聚集過(guò)程中，而其本身并沒(méi)有特殊的空間聚集驅(qū)動(dòng)機(jī)制，或者說(shuō)現(xiàn)階段這種驅(qū)動(dòng)機(jī)制還沒(méi)有發(fā)揮作用；其次，我國(guó)以城市作為足跡空間的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布雖未出現(xiàn)明顯的聚集特征，但其空間聚集程度在不斷提高，呈現(xiàn)集中化聚集發(fā)展趨勢(shì)，說(shuō)明聚集經(jīng)濟(jì)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展中仍然發(fā)揮著主導(dǎo)作用，政府在尊重市場(chǎng)規(guī)律的前提下，應(yīng)進(jìn)一步引導(dǎo)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集發(fā)展；再次，為了更準(zhǔn)確地對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的聚集程度與變化趨勢(shì)做出判斷，需用相同的方法在不同地域范圍作進(jìn)一步深入研究，如對(duì)我國(guó)長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀地區(qū)以及大城市內(nèi)部的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集進(jìn)行研究。

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Spatial Agglomeration and Change of Producer Service Industry in China——Based on the Empirical Study of 285 Cities

/2

The existing research shows that the obvious spatial agglomeration of producer services industry is based on urban agglomeration of national land in China. Using the standard deviation ellipse, this paper analyses the space aggregation degree and change trend of producer service industry from a continuous mass gathering space based on geographical space of the 285 cities in China. The results indicate that the spatial aggregation of producer service industry is not obvious, and the center-periphery structure does not form; 2003-2014, the aggregating degree of producer services industry improved, and aggregating economy continues to play a leading role in the development of producer services industry; producer service and its subdivision industry gather in high degree of coincidence, and their distribution ellipses show northeast-southwest direction; The space aggregation degree of information transmission, computer services and software industry is the highest, while transportation, storage and postal industry is the lowest; Generally, the space aggregation of subdivision industry has three trends: increasing, decreasing and stable.

producer service； spatial agglomeration； standard deviation ellipse

2016-08-20

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“拓展我國(guó)區(qū)域發(fā)展新空間研究”(項(xiàng)目批準(zhǔn)號(hào)：15ZDC016，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：安樹偉)。

常瑞祥，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)城市經(jīng)濟(jì)與公共管理學(xué)院博士研究生，寧夏大學(xué)紀(jì)委監(jiān)審處科員，研究方向：城市與區(qū)域發(fā)展；安樹偉，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)城市經(jīng)濟(jì)與公共管理學(xué)院、特大城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向：城市與區(qū)域發(fā)展。

F061.5

A

1674-8298(2016)06-0039-11

[責(zé)任編輯：伍業(yè)鋒、劉鴻燕]

10.14007/j.cnki.cjpl.2016.06.004